Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-v3-1-thinking/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-v3-1-thinking/
Language: zh-hant-tw

# DeepSeek: DeepSeek V3.1

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## [DeepSeek: DeepSeek V3.1](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-v3-1-thinking/)

DeepSeek V3.1 是在同一版本中結合思考與直接回答模式的混合文字模型。其 128K 上下文及改善的工具使用設定檔，可支援程式設計、文件分析及應用程式提供的搜尋，結果為文字或工具呼叫提案。

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.1-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/deepseek-v3-1-thinking/#method-0)

關於模型

此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項，依所選方法列於下方。

DeepSeek V3.1 是 DeepSeek 的混合文字模型：同一具名版本透過不同聊天範本設定，支援思考與非思考回答。開發者強調，相較先前模型，其工具使用、代理任務及推理效率有所改善。它接收文字指令及文字上下文，生成答案、程式碼或工具呼叫內容。原始 V3.1 身分與 Terminus、V3.2 及 V4 家族分開。

模型卡為基礎版及後訓練版本均列出 671 billion 總參數、37 billion 啟用參數及 128K 上下文。V3.1 以原始 V3 基礎模型為起點，在後訓練前延長長文件訓練。其混合專家及潛在注意力結構沿用 V3 架構。這些設計事實說明其長上下文文字設定，但不應將上下文數值轉為另一項最大輸出規格。

非思考模式準備直接回答，思考模式則在回答前啟動推理階段。開發者範本以結束思考標記產生直接回覆，並以開始思考標記啟動目前回合的推理。在多輪對話中，先前的推理內容會被移除，最終回覆及結束標記則保留在上下文。這是原始 V3.1 的歷史紀錄規則，與後來 V3.2 跨工具相關訊息保留推理的規則不同。

文件在非思考模式下說明標準工具呼叫。應用程式提供函式名稱、說明及參數 schema；模型依開發者的工具呼叫表示法，傳回選定的工具名稱與 JSON 引數。應用程式執行操作，再回傳結果。請為工具設定明確用途，並保持回傳觀察與呼叫的關聯，讓模型下一步依據證據，而非假設動作已發生。

思考模式搜尋使用另一種專門的搜尋代理格式。DeepSeek 文件說明，使用者可為需要外部或最新資訊的問題提供搜尋工具，並在多個回合中反覆呼叫及取得觀察。因此，搜尋屬於周邊工作流程的一部分，並不表示文字回答本身已獨立瀏覽網路。開始搜尋任務前，請定義問題、來源標準及所需最終答案。

對於程式設計，請提供相關片段或檔案、觀察到的行為、預期行為及應保留的限制。示範任務為：「找出所提供輸入造成此失敗的原因，提出聚焦的修正，並解釋變更所處理的條件。」對於文件任務，請為來源章節加上標籤，並要求依明確需求進行比較。要求最終答案區分有來源支持的結論與建議的下一步行動。

開發者以 UE8M0 FP8 縮放格式訓練 V3.1 的權重及活化值。其本機使用建議也指出，必須正確處理對精度敏感的參數。這些是開發者公布參考實作的特性，並不代表每個應用程式採用的精度或實作。衍生版本、量化變體及後來的 Terminus 檢查點，仍與具名的原始 V3.1 版本分屬不同選擇。

準備較長工作時，請提供清楚的問題、來源標籤及明確的最終產出。將對話、來源文字、推理及輸出一併納入文件記載的上下文額度，並在任務擴大時只保留相關證據。對於代理，請指定允許的動作及判定結果完成的標準。實用的交付內容，是與輸入及應用程式實際回傳觀察相連、可供檢閱的文字答案、程式碼提案或有來源依據的分析。

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `deepseek-v3.1-thinking`

[`deepseek-v3.1-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=deepseek-v3.1-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.1-thinking&fmt=chat)

DeepSeek /`deepseek-v3.1-thinking`

### 入門

DeepSeek V3.1 是在同一版本中結合思考與直接回答模式的混合文字模型。其 128K 上下文及改善的工具使用設定檔，可支援程式設計、文件分析及應用程式提供的搜尋，結果為文字或工具呼叫提案。

接受的輸入

文字

結果

文字

### Ailoot 可用 · 輸入與方法

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

輸入

`text`

輸出

`text`

輸出格式

json 或 SSE

| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 欄位`model` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 deepseek-v3.1-thinking | 預設值— |
| 欄位`messages` | 類型`message[]` | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
| 欄位`messages[].role` | 類型`string` | 要求必填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
| 欄位`messages[].content` | 類型`string` | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 文字對話 | 預設值— |
| 欄位`stream` | 類型`boolean` | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |

輸入素材組合

**文字** · UTF8 文字

`messages[].content`

方法參數與生命週期

| 參數 | 規格 |
| --- | --- |
| 參數`content_type` | 規格application/json |
| 參數`required` | 規格model, messages |
| 參數`material_types` | 規格text |
| 參數`messages` | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
| 參數`file_material` | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入；不推定檔案 ID |
| 參數`optional_controls` | 規格stream |
| 參數`control_scope` | 規格文字對話；stream 是布林值，預設為 false。 |
| 參數`output_modalities` | 規格text |
| 參數`hosted_operations` | 規格false |
| 參數`multimodal_input_binding` | 規格null |

方法別名： `/chat/completions`

生命週期： `synchronous_or_streamed`

將確切模型 ID 與 messages 一併送出。

上下文長度不是輸出上限。

文字檔案可提供原文文字；圖片／音訊／檔案物件輸入需要精確綁定。

### 方案

費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。

快速模式

未指定 選取快速模式時

flex 模式

未指定 選取 flex 模式時

最高推理強度

未指定 最高推理強度採用 default 調整值時

#### Ailoot 費率

#### 各設定的價格

| 設定 | 費率表 | 費用 |
| --- | --- | --- |
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token **$0.000572** / 1K Token 輸出 · 輸出 Token **$0.0023** / 1K Token 輸入 · 讀取快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取 **$0** / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 **—** / 1K Token |

Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。[預留金額與結算的運作方式 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"deepseek-v3.1-thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="deepseek-v3.1-thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

### 接收並儲存結果

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json 或 SSE

##### 保留所有已完成的結果

請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。

保留每個候選項及其內容／工具呼叫／推理。SSE 中依候選項／工具索引組合增量，保留最終完成原因與用量。

##### 需要檢查原始回應時

保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。

回應欄位

| 欄位 | 類型 |
| --- | --- |
| 欄位`choices[].index` | 類型integer |
| 欄位`choices[].message.content` | 類型string\|null |
| 欄位`choices[].message.tool_calls` | 類型tool\_call\[\] |
| 欄位`choices[].message.reasoning_content` | 類型string |
| 欄位`choices[].message.reasoning_details` | 類型object\|array |
| 欄位`choices[].finish_reason` | 類型string\|null |
| 欄位`usage` | 類型object |

錯誤與後續步驟

| 回應 | 條件 | 下一步 |
| --- | --- | --- |
| 回應400 · `invalid_request_error` | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前，先修正指定欄位。 |

### 別名

#### 模型別名

**Ailoot Ultra** [`deepseek-v3.1-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=deepseek-v3.1-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.1-thinking&fmt=chat)

#### 方法路徑別名

`/chat/completions`

#### 相關呼叫用 ID

[`deepseek-v3.1-thinking`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=deepseek-v3.1-thinking&route=Ultra&caller=deepseek-v3.1-thinking&fmt=chat)

FAQ · DeepSeek: DeepSeek V3.1

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.1-thinking`: `text` → `text`

請求使用哪些欄位？

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.1-thinking`: `model`, `messages`, `stream`

適用哪些限制？

`POST /v1/chat/completions` · `deepseek-v3.1-thinking`: `messages.min_items`: `1`

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